In particular, the invention relates to a method of realizing a question and answer robot based on the seq2seq model. The question and answer method of robot based on seq2seq model, the data pretreatment, and use the seq2seq model to the corpus of data preprocessing of training response model to receive user input; then, according to the context information quiz statement to extract topic words are stored in the database; the seq2seq model input to training after treatment, get corresponding to the answer. The implementation of question answering robot based on seq2seq model can extract topic words according to the context of question and answer, and it can handle the question and answer of omitting key words, which has universal universality. It can be used in many scenes, such as shopping guide, hotline, automatic control and so on.
【技术实现步骤摘要】
一种基于seq2seq模型的实现问答机器人的方法
本专利技术涉及人工智能
,特别涉及一种基于seq2seq模型的实现问答机器人的方法。
技术介绍
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括智能点餐机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。seq2seq(SequencetoSequence)模型是Google开源的一款用于TensorFlow的通用编码器&解码器框架(encoder-decoderframework),可用于机器翻译、文本摘要、会话建模、图像描述等。Seq2Seq模型解决问题的主要思路是通过深度神经网络模型(常用的是LSTM,长短记忆网络,一种循环神经网络)将一个作为输入的序列映射为一个作为输出的序列,这一过程由编码输入与解码输出 ...
【技术保护点】
一种基于seq2seq模型的实现问答机器人的方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)语料数据预处理;(2)使用seq2seq模型对经过预处理的语料数据进行训练得到问答模型;(3)接收用户输入的问题;(4)根据问答语句的上下文信息提取主题词存放于数据库中;(5)若问答语句中无主题词,则将存放于数据库的主题词加入到问答语句中;若问答语句中有主题词,则提取出主题词并更新到数据库中;(6)将处理后的问题输入到训练的seq2seq模型中,获取与所述问题对应的回答。
【技术特征摘要】
1.一种基于seq2seq模型的实现问答机器人的方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)语料数据预处理;(2)使用seq2seq模型对经过预处理的语料数据进行训练得到问答模型;(3)接收用户输入的问题;(4)根据问答语句的上下文信息提取主题词存放于数据库中;(5)若问答语句中无主题词,则将存放于数据库的主题词加入到问答语句中;若问答语句中有主题词,则提取出主题词并更新到数据库中;(6)将处理后的问题输入到训练的seq2seq模型中,获取与所述问题对应的回...
【专利技术属性】
技术研发人员:尹青山,段成德,于治楼,
申请(专利权)人:济南浪潮高新科技投资发展有限公司,
类型:发明
国别省市:山东,37
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